Химиялық процестің нәтижесін болжау контекстінде терең оқытуда нейрондық
жүктеу/скачать 34,76 Kb.
|
Анализ данных Экзамен
- Бұл бет үшін навигация:
- 1 27.11.2023 16:40:56
|
№1 27.11.2023 16:40:42 Химиялық процестің нәтижесін болжау контекстінде терең оқытуда нейрондық желі архитектурасын қолдану принциптерін сипаттаңыз. Сәтті талдау үшін тиімді таңдау және оңтайландыру қадамдарын көрсетіңіз Химиялық процестерді болжау үшін терең оқытуда нейрондық желі архитектурасын қолдану деректерді дайындаудан басталады: деректер жиналады және тазартылады, желі үшін түсінікті форматқа әкеледі. Архитектураны таңдау нейрондық қабаттарды және деректер түріне сәйкес активтендіру функцияларын қамтиды. Модельді оқыту қатені азайту үшін оңтайландырғышты және шығын функциясын таңдауды талап етеді. Dropout сияқты Регуляризация қайта оқудан аулақ болуға көмектеседі, ал оқу жылдамдығы сияқты гиперпараметрлерді реттеу маңызды рөл атқарады. Осыдан кейін модель кросс-валидация және R2, MAE, MAE сияқты көрсеткіштер арқылы бағаланады. Модельді жақсарту үшін нәтижелерді итеративті түрде талдау, архитектураға өзгерістер енгізу және гиперпараметрлер жасау маңызды. Процесс оңтайлы нәтижеге қол жеткізу үшін инженерлік тәсілді және химиялық деректердің ерекшеліктерін түсінуді қажет етеді. Химиялық процестің нәтижесін болжау үшін терең оқытуда нейрондық желі архитектурасын қолдану келесі принциптерге негізделген: Деректерді жинау және өңдеу: кіріс параметрлері мен сәйкес нәтижені қоса, химиялық процесс туралы деректерді жинаңыз. Шығарындыларды жою, стандарттау және қалыпқа келтіруді қоса, деректерді дайындаңыз. Нейрондық желі архитектурасын таңдау: кіріс параметрлерінің түрі мен санын, деректердің қолжетімділігін және күтілетін нәтижені ескере отырып, сәйкес нейрондық желі архитектурасын таңдаңыз. Мысал ретінде химиялық құрылымдардың кескіндерін өңдеуге арналған конволюциялық нейрондық желілерді (CNN) немесе химиялық деректердің уақыт қатарларын өңдеуге арналған қайталанатын нейрондық желілерді (RNN) келтіруге болады. Деректерді оқыту, тексеру және сынақ үлгілеріне бөлу: деректерді үш сәйкес келмейтін үлгіге бөлу. Оқыту үлгісі модельді оқыту үшін қолданылады, тексеру гиперпараметрлерді реттеу және оңтайлы модельді таңдау үшін, ал сынақ үлгісі модельдің соңғы өнімділігін бағалау үшін қолданылады. Модельдік жаттығу: оқу үлгісін пайдаланып, қатені кері тарату кезінде модель параметрлерін реттеңіз. Оқу кезінде модельдің өнімділігін бағалау үшін таңдамалы кросс- валидацияны пайдаланыңыз. Модельді бағалау және таңдау: тексеру үлгісіндегі модельдің өнімділігін бағалаңыз. Болжаудың жақсы нәтижелеріне қол жеткізу үшін модельдің гиперпараметрлерін таңдаңыз. Соңғы модельді бағалау: модельді оқыту немесе теңшеу кезінде пайдаланылмаған сынақ үлгісіндегі соңғы модельдің өнімділігін бағалаңыз. Дәлдік, орташа квадраттық қате немесе анықтау коэффициенті сияқты өнімділік көрсеткіштерін нақты бағалаңыз. Процесті оңтайландыру: егер модель жеткілікті жақсы өнімділікті көрсетпесе, желінің архитектурасын өзгерту, оқу параметрлерін реттеу, деректер көлемін ұлғайту, жаңа белгілерді қосу немесе алдын ала дайындалған модельдерді пайдалану арқылы оңтайландыруға болады. Химиялық процесті талдау процесінде модельді таңдау және оңтайландыру белгілі бір білімді қажет етеді. Сондықтан, сәтті талдау үшін химия және терең оқыту саласындағы сарапшыларға жүгіну, сондай-ақ химиялық деректермен жұмыс істеуге арналған тиісті кітапханалар мен құралдарды пайдалану ұсынылады. №1 27.11.2023 16:40:56 жүктеу/скачать 34,76 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|